使用Llama-factory微调Llama3教程
使用Llamafactory微调Llama3的教程如下： 创建容器 在OpenBayes平台上，选择一台搭载了RTX 4090显卡的1gpu实例。 安装python10和cuda11环境，并完成容器的创建。 下载并配置llamafactory源码 从相关渠道下载llamafactory的源码。
加载ChatGLM36BChat模型作为基础模型。可以通过本地加载或其他方式将模型导入LLaMAFactory框架中。配置训练参数：选择使用lora方式进行微调，这是一种轻量级的模型调整方法，适用于资源有限的场景。根据硬件资源配置训练时间和其他相关参数。进行微调训练：在LLaMAFactory框架中，选择RoleBench数据集作为训练数据。
环境准备**：使用unsloth的GitHub项目，并确保使用T4GPU进行高效运行。下载模型**：运行代码下载llama3模型。微调**：设置微调参数，包括max_steps和num_train_epochs，运行微调代码，观察损失函数变化。模型评估**：测试微调模型的输出效果，确保满足需求。
LLaMA-Factory作为一个低代码训练框架，简化了大模型微调过程。它集成多种微调技术和优化方法，允许用户使用私域数据进行领域模型定制，即使非开发者也能轻松操作。例如，通过设置ChatGLM3-6B-Chat本地加载，选择RoleBench数据集并采用lora方式进行微调，16G单卡仅需2小时即可完成训练。
公开源代码有哪些游戏
1、EA官方开源的《命令与征服》系列（2025年）《命令与征服：泰伯利亚的黎明》初代作品，奠定了即时战略游戏的基础框架。《命令与征服：红色警戒》经典IP，包含初代及资料片内容，开源后社区可修复兼容性问题。《命令与征服：将军》及其资料片《绝命时刻》因政治敏感性曾被封禁，但开源后玩家可自行修改内容。
Ubuntu22.04下40系显卡安装MinkowskiEngine库
避免安装时出现版本不匹配问题，需确认torch和cuda版本对应关系，并确保安装的cuda版本与显卡算力相匹配，一般40系显卡算力为sm_86，因此建议选择与之兼容的cuda版本。系统gcc/g++版本需进行调整，Ubuntu204默认版本过高，可能导致MinkowskiEngine编译失败。